WEST LAFAYETTE / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein innovatives Startup aus Indiana nutzt Künstliche Intelligenz, um die Bewertung von Straßenzuständen zu revolutionieren. PaveX, ein mit Purdue University verbundenes Unternehmen, hat bereits über 3.400 Meilen Straßen in Indiana analysiert und plant, seine Technologie in weiteren US-Bundesstaaten einzuführen.
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Ein Startup aus Indiana, das mit der Purdue University verbunden ist, hat eine KI-gestützte Plattform entwickelt, die die Bewertung von Straßenzuständen erheblich verbessert. PaveX, unter der Leitung von Gründer und CEO Mohammad Jahanshahi, hat seit Januar 2025 über 3.400 Meilen Straßen in Indiana analysiert. Die Plattform nutzt fortschrittliche Sensoren und Algorithmen, um kostengünstige und schnelle Bewertungen zu ermöglichen.
Die Technologie von PaveX bietet mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz werden standardisierte und wiederholbare Bewertungen gewährleistet, was die Konsistenz verbessert. Zudem entfällt die Notwendigkeit teurer Spezialfahrzeuge, was die Kosten erheblich senkt. Die Geschwindigkeit der Bewertungen wird ebenfalls gesteigert, da Straßen in einem Bruchteil der bisher benötigten Zeit analysiert werden können.
Die Plattform von PaveX ist so konzipiert, dass sie mit minimalem Schulungsaufwand und ohne teure Hardware implementiert werden kann. Dies ermöglicht es lokalen Behörden, die Technologie leicht zu integrieren und von den gewonnenen Erkenntnissen zu profitieren, ohne über umfangreiche Datenanalysekenntnisse zu verfügen. Die Lösung basiert auf über einem Jahrzehnt Forschung und Entwicklung und wurde von der Purdue Innovates Office of Technology Commercialization patentiert.
Die Zukunftspläne von PaveX umfassen die Unterstützung von Pilotprojekten in Kalifornien, Illinois, Michigan und North Carolina. Das Unternehmen arbeitet eng mit dem Indiana Local Technical Assistance Program (LTAP) zusammen, um die Technologie in der Praxis zu testen und weiterzuentwickeln. Die LTAP sieht großes Potenzial in der Nutzung solcher Technologien zur Verbesserung des Infrastrukturmanagements und der Effizienz von Verkehrsbehörden.
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